Aulas Práticas de Matemática I

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Aulas Práticas de Matemática I"

Transcrição

1 Aulas Práticas de Matemática I Curso de Arquitectura Resumo da Matéria com exercícios propostos e resolvidos Henrique Oliveira e João Ferreira Alves

2 Conteúdo Nota introdutória 3 Sistemas de equações lineares e método de Gauss 4. Exercícios propostos Exercícios complementares Matrizes 3. Exercícios propostos Exercícios complementares Determinantes 6 4. Exercícios propostos Exercícios complementares Espaços vectoriais 3 5. Exercícios propostos Exercícios complementares Aplicações lineares e diagonalização 9 6. Exercícios propostos Exercícios complementares Sucessões e séries 4 7. Exercícios propostos Exercícios complementares Funções - revisões Exercícios propostos Exercícios complementares Primitivas e integrais Exercícios propostos Exercícios complementares Testes de auto-avaliação 5

3 Nota introdutória Neste breve texto o aluno pode encontrar os exercícios para as práticas de Matemática I do Mestrado em Arquitectura. Estão previstas 3 aulas práticas de 9 minutos, usualmente devido a diversos condicionalismos como feriados, visitas de estudo, apenas se têm dado aulas. Como tal costumamos distribuir o programa por aulas podendo reservar a última para alguns exercícios de exame e revisões. Os capítulos podem ter a seguinte distribuição, que temos seguido com pequenas variantes: Capítulo - aula Capítulo - aula Capítulo 3 - aula Capítulo 4 - aulas Capítulo 5 - aulas Capítulo 6 - aulas Capítulo 7 - aula Capítulo 8 - aulas A seguir a cada unidade de exercícios propostos, correspondente a uma parte do programa, estão as soluções da maioria dos problemas propostos. O estudante pode encontrar também exercícios de testes ou exames que servem para revisão no final de de cada capítulo e estão, na sua quase totalidade, resolvidos. No final das folhas estão dois testes tipo que cobrem a matéria dada em Matematica I. 3

4 Sistemas de equações lineares e método de Gauss. Exercícios propostos ) Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dos sistemas: a) { x + y = x + 3y = b) { x + 3y = 4x + 6y = c) { 4x + 5y = x + 5y = d) 3x 9y + z = 3 e) x + y + 3z = x + y + z = x y + z = f) x + y + 3z = 4x + 7y + 7z = 3 x + 3y + z = g) x + y + z = 4x + y + z = x + 3y + 4z = h) { x + 3y + z = x + y + z = i) { x + y + z = 6x + 3y + 3z = 3 ) Resolva os sistemas por eliminação de Gauss a) { x + y + z + w = x + y z + w = 3 b) x + y + z + 3w = 3 x + y + z + w = 3x + 3y + 3z + w =. 3) Discuta, em função dos parâmetros α e β, os seguintes sistemas: a) x + 4y + 3z = x + 7y z = x + 5y + αz = β 4) Considere o sistema de equações lineares x + y + 3z = b x + y z = b, 4x + 4y + 5z = b 3 b) x + y + z = 6β αx + 3y + z = β x + y + (α + ) z = 4 e calcule os vectores (b, b, b 3 ) R 3 para os quais o sistema é possível.. 5) Determine um sistema de equações lineares cujo conjunto de soluções seja: 4

5 a) S = {( + t, t) : t R}; b) S = {(t, t, ) : t R}; c) S = {(s 3t, s, t) : s, t R}; 6) Considere o plano α R 3 que passa por (,, ), ( 4,, ) e (,, ), e a recta r R 3 que passa por (,, ) e ( 4,, ). Determine a intersecção de α com r. 7) Considere a recta r R 3 que passa por (,, ) e (,, ), e a recta s R 3 que passa por (,, ) e (,, ). Identifique o único plano α R 3 que contém r e não intersecta s. Soluções a) Possível e determinado: S = {(3, )}; b) Indeterminado com incógnita livre: S = {( 3 y, y) : y R } ; c) Impossível S = ; d) Indeterminado com incógnitas livres: S = {( + 3y 3 z, y, z) : y, z R } ; e) Possível e determinado: S = {(,, )}; f) Impossível: S = ; g) Indeterminado com incógnita livre: S = {(5z, 3z, z) : z R}; h) Indeterminado com incógnita livre: S = {( z, z, z) : z R}; i) Indeterminado com incógnitas livres: S = {( y z, y, z) : y, z R }. a) Indeterminado com duas incógnitas livres: S = {( y ) w, y,, w b) Indeterminado com duas incógnitas livres: } : y, w R. S = {( y z, y, z, ) : y, z R}. 3a) Se α o sistema é possível e determinado; se α = e β = o sistema é indeterminado; se α = e β o sistema é impossível. 3b) Se α e α 6 o sistema é possível e determinado; se α = e β = /3 o sistema é indeterminado; se α = e β /3 o sistema é impossível; se α = 6 e β = /63 o sistema é indeterminado; se α = 6 e β /63 o sistema é impossível. 4) b 3 b b =. 5a) x + y = ; 5b) { x + y = z = ; 5c) x y + 3z =. 5

6 . Exercícios complementares. Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dos sistemas em R 3 : (a) x + y + z = x + y + z = x y + z = 5 Res.: Realiza-se a eliminação de Gauss na matriz aumentada do sistema: O sistema fica: x + y + z = y = z = x = y = z =. A solução é o ponto (,, ). (b) { x + y + 3z = x + y + z = Res.: Realiza-se a eliminação de Gauss na matriz aumentada do sistema: [ 3 ] [ 3 ]. Existem dois pivots no final do método de Gauss, a característica da matriz do sistema é. O sistema é indeterminado com grau de liberdade (uma variável livre) que corresponde à coluna sem pivot, a coluna da variável y, que é assim a variável livre ou independente: { x + y + 3z = z = 6 x = y y = y z =,

7 escrito de outra forma x y = y z, R. Ou seja, {(x, y, z) R : (x, y, z) = (,, ) α, α R}, a solução é a recta de vector director (,, ) e que passa pela origem.. Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dos sistemas em R 3 : x y + z = 3 x + y = x + z = 3 R.: (x, y, z) = ( 3, 3, ) + t (,, ), t R. A solução geometricamente é uma recta. 3. Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dos sistemas em R 3 : x + y z = x + z = x + y = R.: (x, y, z) = (,, ) + t (,, ), t R. A solução geometricamente é uma recta. 4. Discuta, em função dos parâmetros reais α e β, o seguinte sistema: x + y + z = β αx + 4y + z = β. x + y + αz = 4 Res.: Realiza-se a eliminação de Gauss na matriz aumentada do sistema: β α 4 β 4 α β α β + αβ. α 4 α 4 + β 7

8 Se não faltarem pivots (car (A) = 3 = col (A)) no final do método de Gauss, o sistema é possível e determinado. Logo, se 4 α α α 8 α, o sistema é possível e determinado. Na situação em que α =, temos 3 β 3β 4 + β, se 4 + β = β = 4, o sistema fica possível; recorda-se que a condição de existência de solução - ou possibilidade da solução - é car (A) = car (A b) que é neste caso; mas indeterminado, uma vez que col (A) = 3 > car (A) =, o que nos dá um grau de indeterminação de. Se β 4 o sistema fica impossível, uma vez que car (A) = < car (A b) = 3. Na situação em que α = 8, temos β 6 6β β 6 β 6β 4 + 7β se 4 + 7β = β = 4 7, o sistema fica possível; recorda-se de novo que a condição de existência de solução - ou possibilidade da solução - é car (A) = car (A b) que é neste caso; mas indeterminado, uma vez que col (A) = 3 > car (A) =, o que nos dá um grau de indeterminação de. Se β 4 7 o sistema fica impossível, uma vez que car (A) = < car (A b) = 3., 5. Discuta, em função dos parâmetros reais α e β, o seguinte sistema: x + y + z = β αx + y + z = β. x + y + αz = Res.: Faz-se a eliminação de Gauss, resulta β α α β αβ α β Se α, existem três pivots na matriz (característica da matriz do sistema e da matriz aumentada é 3, que é o número de incógnitas do 8

9 sistema) do sistema e este fica possível e determinado. No caso α = para todo o β, (a característica da matriz do sistema e da matriz aumentada do sistema fica igual e vale ) o sistema fica indeterminado com grau de indeterminação. No caso α = e β =, (a característica da matriz do sistema e da matriz aumentada do sistema fica igual e vale ) o sistema fica indeterminado com grau de indeterminação, se α = e β o sistema fica impossível. 6. Considere o sistema de equações lineares x + y + z = b x y + z = b 4x + y + 3z = b 3, e calcule os vectores (b, b, b 3 ) R 3 para os quais o sistema é possível. Qual é o significado geométrico? Res.: Realiza-se a eliminação de Gauss na matriz aumentada do sistema: b b b 3 3 b b 4 3 b b 3 4b b 3 b b, b b + b 3 o sistema é sempre possível porque a característica de A é igual à característica da matriz aumentada A b e vale 3. Todos os parâmetros são admissíveis, o espaço dos parâmetros é R ( val.) Considere o plano s R 3 que passa por (,, ), (3,, ) e (,, ), e a recta r R 3 que passa por (,, ) e (,, 3). Determine a intersecção de s com r. Res.: O plano passa pelo ponto p = (,, ) e contém os vectores a = (3,, ) (,, ) = (,, ) e b = (3,, ) (,, ) = (,, ). A equação vectorial do plano é r = p + s a + t b, s, t R. Ou seja x y z = + s 9 + t,

10 eliminando s e t obtemos a equação do plano x y =, a equação vectorial da recta é (x, y, z) = α (,, 3), α R, de onde resulta a equação cartesiana da recta x = α y = z = 3α { 3x z = y =. A intersecção é dada por x y = 3x z = y = x = y = z = 3. Poder-se-ia obter este resultado imediatamente observando que o plano x y =, contém o ponto (,, 3) que serve para definir a recta dada.

11 3 Matrizes 3. Exercícios propostos ) Sempre que possível calcule [ a) d) [ ] ] [ ] e) b) [ ] [ + [ ] [ ] ] c) f) [ [ ] 3 ] [ ] g) 3 3 [ ] h) [ 3 ] i) 3 4 j) 3 4 k) l) 3 4. ) Calcule a a linha e a a coluna do seguinte produto matricial ) Mostre que para qualquer matriz A = [a ij ] R 3 3 tem-se a a a 3 a a a 3 a 3 a 3 a 33 = a a a 3 a a a 3 a 3 a 3 a 33. 4) Mostre que para quaisquer b R e A = [a ij ] R 3 3 tem-se b a a a 3 a a a 3 a 3 a 3 a 33 = a a a 3 b a b a b a 3 a 3 a 3 a 33.

12 5) Mostre que para quaisquer b R e A = [a ij ] R 3 3 tem-se b a a a 3 a a a 3 a 3 a 3 a 33 = a a a 3 a + b a a + b a a 3 + b a 3 a 3 a 3 a 33. 6) Mostre que a inversa de uma matriz A = [a ij ] R 3 3 quando existe é única. 7) Mostre que se as matrizes A e B R n n são invertíveis, então também AB é invertível, tendo-se ainda (AB) = B A. 8) Mostre que qualquer matriz elementar é invertível. Nota - Recorde que as matrizes dos exercícios 3, 4 (se b ) e 5 são exemplos de matrizes elementares. 9) Sempre que possível, calcule a inversa de cada uma das seguintes matrizes: [ ] [ ] [ ] a) b) c) d) e) f) g) h). ) Utilizando o exercício anterior, resolva os sistemas de equações lineares: a) x y = x + y z = y + z = b) x + z = y + w = x + z + w = x y + z =.

13 Soluções [ ] [ 6 a) ; b) Não é possível; c) Não é possível; d) [4]; e) 5 [ ] 5 [ ] 3 4 f) ; g) 5 3 ; h) ; i) ; j) k) ; l) ] ; 3 4 ; a) [ ], 4 6 ; 9a) Matriz não invertível; 9b) [ ] [ 3 3 ; 9c) 3 3 ] ; 9d) ; 9e) ; 9f) Matriz não invertível; 9g) ; 9h). a) (,, ); b) (4,, 3, ). 3

14 3. Exercícios complementares. Pelo método de Gauss-Jordan calcule a inversa da matriz: 3. Res.: A inversa da matriz dada é Utilizando o resultado da questão anterior resolva o sistema: x + y + z = 5 x + y + 3z =. y + z = Res.: Basta multiplicar a inversa pelo vector coluna dos termos independentes: x y z = = Calcule a inversa da matriz: R.: 3 4

15 4. Calcule a inversa da matriz: R.: 3 5. Prove que a inversa de uma matriz A R n n, quando existe, é única. Res.: Basta considerar que existem duas inversas A e A o que conduz a uma contradição. Por definição vale AA = Id, A A = Id. Seja agora o produto A AA este produto pode ser realizado utilizando de duas formas a propriedade associativa da multiplicação de matrizes: A ( ) AA = A Id = A, o mesmo produto vale ( A A) A = IdA = A, o que significa que A = A o que contradiz que as duas inversas são diferentes. Logo a inversa de uma matriz é única. 6. Seja A uma matriz quadrada. Dizemos que A é uma matriz nilpotente se existe um inteiro positivo r tal que A r =. Prove que se A é nilpotente então I A é invertível (I representa a matriz identidade). Resposta: Basta notar que (I A) ( I + A + A A r ) = = I + A + A +... A r A A A 3... A r A r = I + A r = I + = I, de onde se conclui que I A tem inversa e que esta é r I + A + A A r = A j. j= 5

16 4 Determinantes 4. Exercícios propostos ) Calcule o determinante de cada uma das seguintes matrizes e indentifique as que são invertíveis [ ] [ ] 3 a) b) c) 3 3 d) g) e) h) f) i) ) Sabendo que calcule: a) c) d e f g h i a b c a + d b + e c + f d e f g h i a b c d e f g h i b) d) = 5, a b c d e f g h i a b c d 3a e 3b f 3c g h i 3) Sabendo que os valores reais γ e δ são tais que: γ δ γ + δ =, 6

17 calcule γ δ δγ + δ δ δγ γ γ. 4) Considere as matrizes A = 5 3 e B = Calcule: a) det(3a); b) det(a 3 B ); c) det(a B T ); d) det(a 4 B ).. 5) Mostre que λ λ λ + λ λ + λ λ λ + λ + λ λ λ + λ + λ + 3 λ λ λ + λ + λ + 3 λ + 4 λ + 5 = λ 6. 6) Calcule o determinante da matriz B = λ λ λ... λ λ +... λ λ +. 7) Mostre que λ λ λ 3 λ λ λ 3 = (λ 3 λ )(λ 3 λ )(λ λ ). 7

18 8) Recorra à regra de Laplace para calcular o determinante das seguintes matrizes: 3 a) 3 b) 3 c) d) e) f) ) Calcular a matriz dos cofactores e a matriz inversa de cada uma das seguintes matrizes: a) 4 b) c) 3.. ) Usar a regra de Cramer para resolver os sistemas de equações lineares: a) Soluções y + z = x + 4y + z = x + y = b) x + y = x + z = x + y + z = a) 3;b) ;c) 9;d) ;e) 3; f) ; g) 3;h) ; i) 8. Apenas as matrizes das alíneas b), f) e h) não são invertíveis.. a) 5; b) ; c) 5; d). 3) δγ. 4a) 54; 4b) 8; c) ; d). 6) λ n. 8

19 8a) 9; 8b) 5; 8c) 6; 8d) 6; 8e) 5; 8f) 45. 9a) ; 9b) 3 4 ; 9c) 3 3. a) ( 9, 5, ); b) (,, ). 9

20 4. Exercícios complementares. Seja A λ a seguinte matriz A λ = λ λ λ Calcule det A λ. R.: + λ λ 3.. Seja A λ a seguinte matriz A λ = λ λ λ Calcule det A λ. R.: λ + λ λ Calcule α real de forma a que a seguinte matriz seja singular (não tenha inversa) α 4 Res.: Basta notar que o determinante da matriz se anula quando a matriz não tem inversa; assim, ao adicionarmos a coluna com a coluna 3 ficamos com a coluna se α + = 4, de onde se conclui que se α = o determinante é nulo e, logo, a matriz não tem inversa. 4. Calcule a matriz dos cofactores e a inversa da matriz seguinte 4.

21 Res.: A matriz dos cofactores é 4.. (. ( ).). 4 ( ) (..). ( ). () =. 4. (..) o determinante da matriz é 3, como se constata multiplicando qualquer linha (ou coluna) pela sua correspondente na matriz dos cofactores. A inversa é simplesmente a matriz dos cofactores transposta a dividir pelo determinante A = cof T (A) det A = ( val.) Use a regra de Cramer para resolver o sistema de equações lineares em R 3 : x + y + z = a) x + 4y + z = 4. x + y + z = Res.: Aproveitando o problema anterior, notando que a matriz do sistema é a mesma, podemos calcular facilmente todos os determinantes, já se sabe que det A = Prove que B = det x = y = z = =, =, =. λa λa λa... λa a λa + a a... a a 3 a 3 λa 3 + a 3... a a n a n a n... λa n + a n n = λ n a j, j=

22 (a j e λ são números reais). Res.: Pode-se pôr em evidência por cada linha o a j e o λ da primeira linha, ficamos com:... a λ + a a... a a 3 a 3 λ + a 3... a 3 n λ a j j= a n a n a n... λ + a n Pode-se utilizar a primeira linha para eliminar, pelo método de Gauss, em cada linha j os a j com j. Ficamos com... λ... λ... n λ a j j=... λ o que dá imediatamente o resultado.

23 5 Espaços vectoriais 5. Exercícios propostos ) Represente graficamente cada um dos seguintes subconjuntos do plano, identificando os que são subespaços lineares de R : a) S = { (x, y) R : x = } ; b) S = { (x, y) R : x + y = } ; c) S = { (x, y) R : x + y = e x y = } ; d) S = { (x, y) R : x + y = } ; e) S = { (x, y) R : x + y = }. ) Represente graficamente cada um dos seguintes subconjuntos do espaço, identificando os que são subespaços lineares de R 3 : a) S = { (x, y, z) R 3 : x + y + z = } ; b) S = { (x, y, z) R 3 : x + y + z = } c) S = { (x, y, z) R 3 : x + y = e x y + z = } ; d) S = { (x, y, z) R 3 : x + y = e x y + z = } ; e) S = { (x, y, z) R 3 : x + y + z = } ; f) S = { (x, y, z) R 3 : xyz = }. 3) Considere em R o conjunto S = {(, ), (, )}. a) Mostre que o vector ( 5, 5) é combinação linear dos vectores de S. b) Mostre que o vector (, ) não é combinação linear dos vectores de S. c) O conjunto S gera R? 4) Considere em R 3 o conjunto S = {(,, ), (,, ), (,, )}. a) Mostre que o vector (, 3, 3) é combinação linear dos vectores de S. b) Mostre que o vector (,, ) não é combinação linear dos vectores de S. c) O conjunto S gera R 3? 3

24 5) Decida quais dos seguintes conjuntos geram R 3 : a) {(, 3, 3), (4, 6, 4), (,, ), (3, 3, )}; b) {(,, ), (,, ), (,, )}; c) {(, 4, ), (,, ), (, 3, ), (,, )}. d) {(6, 47, 9), (3,, 498)}. 6) Comente a seguinte afirmação: Qualquer conjunto gerador de R 3 tem pelo menos 3 vectores. Mais geralmente, qualquer conjunto gerador de R m tem pelo menos m vectores. 7) Mostre que os seguintes conjuntos de vectores são linearmente dependentes: a) Em R, v = (, ), v = (, ); b) Em R, v = (, 5), v = (3, 3), v 3 = (75, ); c) Em R 3, v = (,, ), v = (,, 4); d) Em R 3, v = (,, ), v = (3, 3, 3), v 3 = (,, ); e) Em R 3, v = (, 34, ), v = (3, 3, 3), v 3 = (, 6, 6), v 4 = (45,, ). 8) Comente a seguinte afirmação: Em R 3 qualquer conjunto com mais de 3 vectores é linearmente dependente. Mais geralmente, em R m qualquer conjunto com mais de m vectores é linearmente dependente. 9) Comente a seguinte afirmação: Qualquer base de R m tem exactamente m vectores. ) Seja B = { v, v } com v = (, ) e v = (, ). a) Mostre que B é uma base de R b) Qual é o vector de R que nesta base tem coordenadas (, )? c) Calcule as coordenadas do vector (3, 5) nesta base. d) Mediante uma matriz de mudança de base apropriada, calcule as coordenadas de um vector (x, x ) R nesta base. 4

25 ) Seja B = { v, v, v 3 } com v = (,, ), v = (,, ) e v 3 = (,, ). a) Mostre que B é uma base de R 3 b) Qual é o vector de R 3 que nesta base tem coordenadas (, 3, 5)? c) Calcule as coordenadas do vector (,, ) nesta base. d) Mediante uma matriz de mudança de base apropriada, calcule as coordenadas de um vector (x, x, x 3 ) R 3 nesta base. ) Para cada uma das seguintes matrizes, calcule bases para o espaço das colunas e para o espaço nulo. Calcule ainda a característica e a nulidade: [ ] [ ] [ ] a) b) c) 4 d) e) f) 3 Soluções a) É subespaço de R ; b) É subespaço de R ; c) É subespaço de R ; d) Não é subespaço de R ; e) Não é subespaço de R ; a) É subespaço de R 3 ; b) Não é subespaço de R 3 ; c) É subespaço de R 3 ; d) Não é subespaço de R 3 ; e) Não é subespaço de R 3 ; f) Não é subespaço de R 3 ; 5a) S não gera R 3 ;5b) S gera R 3 ; 5c) S não gera R 3 ; 5d) S não gera R 3. b) (4, ); c) (, 5); d) (x x, x ). 5

26 b) (8, 8, 5); c) (,, ); d) ( x x, x x 3, x 3 ). a) {(, )} é base de N(A); {(, )} é base de I(A); b) {(, )} é base de N(A);{(, )} é base de I(A); c) é base de N(A); {(, ), (, )} é base de I(A); d) {(,, ), (,, )} é base de N(A); {(,, )} é base de I(A); e) é base de N(A); {(,, ), (,, ), (,, )} é base de I(A); f) {(,, )} é base de N(A); {(,, ), (,, )} é base de I(A). 6

27 5. Exercícios complementares Problema de resposta directa. Seja B = { v, v, v 3 } com v = (,, ), v = (,, ), v 3 = (,, ). (a) O conjunto B é linearmente independente? R.: Sim (b) O conjunto B é gerador de R 3? R.: Sim.. Seja B = { v, v, v 3 } com v = (,, ), v = (,, ), v 3 = (,, ). (a) O conjunto B é linearmente independente? R.: Não. (b) O conjunto B é gerador de R 3? R.: Não. 3. O seguinte sistema define um subespaço vectorial de { R 3? Justifique. x + y z = Qual é o objecto geométrico representado pelo sistema? x + y + z = R.: Resolve-se o sistema, ficamos com: { x = y z = que é a equação cartesiana de uma recta. Como o sistema é linear e homogéneo a sua solução é sempre um subespaço de R 3, espaço onde o sistema tem solução., (a) O seguinte sistema define um subespaço vectorial de R 3? Justifique. Qual é o objecto geométrico representado pelo sistema? { x + y z = x + y + z = Res.: Resolve-se o sistema, ficamos com: { x = y, z = que é a equação cartesiana de uma recta. Como o sistema é linear e homogéneo a sua solução é sempre um subespaço de R 3, espaço onde o sistema tem solução. 7

28 (b) O seguinte sistema define um subespaço vectorial de R 3? Justifique. Qual é o objecto geométrico representado pelo sistema? { x + y + z = x + y z = Res.: Resolve-se o sistema, ficamos com: { x = y, z = que é a equação cartesiana de uma recta. Como o sistema é linear e homogéneo a sua solução é sempre um subespaço de R Qual a base do núcleo da matriz 3 A = 3? Resolvemos a equação Au =, fazendo a respectiva eliminação de Gauss-Jordan obtemos 3 4, o que significa que temos uma variável livre e três variáveis dependentes. O sistema final fica { x = 3x x + 3x = x 3 + x 4 = x = x x 3 = x 4 x 4 = x 4 A solução escrita na forma vectorial indica-nos a base do conjunto solução, que é o núcleo de A : x x x 3 x 4 = x 3 + x 3 A base é dada por {( 3,,, ), (,,, )}.. 8

29 6 Aplicações lineares e diagonalização 6. Exercícios propostos ) Seja T : R R a transformação linear definida por T (x, x ) = (x + x, x + x ). a) Calcule a matriz A que representa T na base e = (, ), e = (, ). b) Mostre que T é invertível e calcule T (y, y ). c) Calcule a matriz B que representa T na base v = (, ), v = (, ). ) Seja T : R R a transformação linear definida por T(x, x ) = (x + x, x + x ). a) Calcule a matriz A que representa T na base e = (, ), e = (, ). b) A transformação T é invertível? c) Calcule a matriz B que representa T na base v = (, ), v = (, ). 3) Seja T : R R a única transformação linear que, na base v = (, ) e v = (, ), é representada pela matriz B = [ 4 ]. a) Mostre que T não é invertível. b) Calcule T (x, x ). 4) Seja T : R R a única transformação linear que, na base v = (, ) e v = (3, ), é representada pela matriz B = [ 3 ]. a) Mostre que T é invertível. 9

30 b) Calcule T (y, y ). 5) Seja T : R 3 R 3 a transformação linear definida por T(x, x, x 3 ) = (x x + x 3, x + x 3, x x + x 3 ). a) Calcule a matriz A que representa T na base e = (,, ), e = (,, ), e 3 = (,, ). b) Mostre que T é invertível e calcule T (y, y, y 3 ). c) Calcule a matriz B que representa T na base v = (,, ), v = (,, ), v 3 = (,, ). 6) Seja T : R 3 R 3 a transformação linear definida por T (x, x, x 3 ) = ( x + x 3, x + x + x 3, x + 4x 3 ). a) Calcule a matriz A que representa T na base e = (,, ), e = (,, ), e 3 = (,, ). b) Mostre que T não é invertível. c) Calcule a matriz B que representa T na base v = (,, ), v = (,, ), v 3 = (,, ). 7) Seja T : R 3 R 3 a única transformação linear que, na base v = (,, ), v = (,, ), v 3 = (,, ) é representada pela matriz B = 3. a) Mostre que T não é invertível. b) Calcule T (x, x, x 3 ). 8) Seja T : R 3 R 3 a única transformação linear que, na base v = (,, ), v = (,, ), v 3 = (,, ) 3

31 é representada pela matriz a) Mostre que T é invertível. b) Calcule T (y, y, y 3 ). B =. 9) Considere a matriz A = [ 3 ] a) Calcule o polinómio característico de A; b) Calcule os valores próprios e os subespaços próprios de A; c) Determine uma base de R constituída por vectores próprios de A. ) Considere a matriz A = [ 3 3 ]. a) Calcule o polinómio característico de A;. b) Calcule os valores próprios e os subespaços próprios de A; c) Determine uma matriz de mudança de base P e uma matriz diagonal D tais que D = P AP. ) Considere a matriz A = [ ]. a) Calcule o polinómio característico de A; b) Calcule os valores próprios e os subespaços próprios de A; c) Mostre que não existe uma base de R constituída por vectores próprios de A. 3

32 ) Considere a matriz A =. a) Calcule o polinómio característico de A; b) Calcule os valores próprios e os subespaços próprios de A; c) Determine uma base de R 3 constituída por vectores próprios de A. d) Determine uma matriz de mudança de base P e uma matriz diagonal D tais que D = P AP. 3) Considere a matriz A = 3. a) Calcule o polinómio característico de A; b) Calcule os valores próprios e os subespaços próprios de A; c) Mostre que não existe uma base de R 3 constituída por vectores próprios de A. 4) Considere a matriz A = 3 3. a) Calcule o polinómio característico de A; b) Calcule os valores próprios e os subespaços próprios de A; c) Determine uma matriz de mudança de base P e uma matriz diagonal D tais que D = P AP. 5) Classificar as seguintes matrizes simétricas, em definidas positivas, definidas 3

33 negativas, sem-idefinidas positivas, semi-definidas negativas ou indefinidas: [ ] [ ] [ ] 3 a) b) c) d) [ 3 ] e) 3 f). 6) Classificar as seguintes formas quadráticas, em definidas positivas, definidas negativas, semidefinidas positivas, semidefinidas negativas ou indefinidas: a) Q(x, x ) = x + x + x x ; b) Q(x, x ) = x + x + x x ; c) Q(x, x ) = 3x + x x x ; d) Q(x, x ) = 3x + 4x x ; e) Q(x, x, x 3 ) = x + x + 3x 3 + 4x x ; f) Q(x, x, x 3 ) = x x + x 3 + x 3x. Soluções a) A = a) A = [ [ ] [ ; b) T (y, y ) = (y y, y + y ); c) B = 3 ] [ 3 ; b) Não é invertível; c) B = 9 6 ]. ]. 3b) T (x, x ) = (4x 4x, ). 4b) T (y, y ) = ( y y, 3 y ) 5a) A = 5b) B =. ; 5b) T (y, y, y 3 ) = (y y 3, y + y, y + y + y 3 ); 33

34 6a) A = 4 ; 6c) B =. 7b) T(x, x, x 3 ) = (x, 3x + 6x 3, 3x + 6x 3 ). 8b) Calcule T (y, y, y 3 ) = (y, y, y y 3 ). 9a) P (λ) = ( λ) (3 λ); 9b) Os escalares e 3 são os únicos valores próprios de A. Os subespaços próprios de A são: E = {(x, ) : x R} e E 3 = {(x, x ) : x R}; 9c) B = {(, ), (, )}. a) P (λ) = ( λ) 9; b) Os escalares e 5 são os únicos valores próprios de A. Os subespaços próprios [ de A são ] : E = [ {( x, x ] ) : x R} e E 5 = {(x, x ) : x R}; c) D = e P =. 5 a) P (λ) = ( λ) ; b) O escalar é o único valor próprio de A, e E = {(x, ) : x R}.c) Se existisse uma base de R constituída por vectores próprios de A, teríamos dim E =, já que é o único valor próprio de A. Mas isto não pode acontecer, porque pela alínea anterior temos dim E =. [ ] a) P (λ) = λ ( λ) ; b) Os escalares, e 3 são os únicos valores próprios de A. Tem-se E = {(x,, ) : x R}, E = {(, x 3, x 3 ) : x 3 R} e E 3 = {(x 3, 3x 3, 3x 3 ) : x 3 R}; c) B = {(,, ), (,, ), (, 3, 3)}; d) D = e P = 3a) P (λ) = (3 λ) ( λ) ; 3b) Os escalares e 3 são os únicos valores próprios de A. Tem-se E = {(, x, ) : x R}, E = {(x,, ) : x R}; 34

35 3c) Não existe uma base de R 3 constituída por vectores próprios de A porque dim E + dim E 3 = < 3. 4a) P (λ) = ( λ) (3 λ) ; 4b) Valores próprios: e 3. Subespaços próprios: E = {(x,, ) : x R} e E 3 = {(x + x 3, x, x 3 ) : x, x 3 R}; 4c) P = e D = a) Os valores próprios da matriz são e, logo é semi-definida positiva; 5b) Os valores próprios da matriz são e 3, logo é definida positiva; 5c) Os valores próprios da matriz são 5 5 e 5 5 (ambos negativos), logo é definida negativa; 5d) Os valores próprios da matriz são e 4, logo é indefinida; 5e) Os valores próprios da matriz são e 3, logo é indefinida; 5f) Os valores próprios da matriz são, e 3, logo é indefinida. 6a) Semi-definida positiva; 6b) Definida positiva; 6c) Definida negativa; 6d) Indefinida; 6e) Indefinida; 6f) Indefinida. 35

36 6. Exercícios complementares. Seja T uma transformação linear de R 3 em R 3, definida: T (x, x, x 3 ) = (x, x + x 3, x x 3 ). (a) A aplicação T é injectiva? R.: Sim. (b) A aplicação T é sobrejectiva? R.: Sim (c) Se a aplicação T admitir inversa apresente a sua expressão. T (y, y, y 3 ) = (y, y + y 3, y y 3 ).. Seja T a transformação linear anterior. Seja ainda a base b = {(,, ), (,, ), (,, )}. Qual a matriz B que representa T na base b (tanto no espaço de partida como de chegada)? Res.: Trivial, basta constatar que a matriz S é igual à matriz A = que representa T, logo B = S AS = A AA = A. 3. Seja T uma transformação linear de R 3 em R 3 : T (x, y, z) = (x + y, x + y, z). (a) Calcule os seus valores próprios. R.: (duplo) e (simples). (b) Calcule os seus vectores próprios e apresente uma matriz S que diagonalise a transformação linear e uma matriz Λ diagonal que represente T : R.: b =.,,, S = 4. Seja T uma transformação linear de R 3 em R 3, definida: T (x, x, x 3 ) = (x, x x 3, x +x 3 )., Λ = 36

37 (a) A aplicação T é injectiva? R.: Sim. (b) A aplicação T é sobrejectiva? R.: Sim. (c) Se a aplicação T admitir inversa apresente a sua expressão. R.: T (y, y, y 3 ) = (y, y + y 3, y + y 3 ). 5. Seja T a transformação linear anterior. Seja ainda a base b = {(,, ), (,, ), (,, )}. A matriz B que representa T na base b (tanto no espaço de partida como de chegada) é: R.: A = logo B = S AS = A., S =, e S =, 6. Seja T uma transformação linear de R 3 em R 3 : T (x, y, z) = (x + y, x + y, z). (a) Calcule os seus valores próprios. R.:, e 4. (b) Calcule os seus vectores próprios e apresente uma matriz S que diagonalise a transformação linear e uma matriz Λ diagonal que represente T: b =,,, S =, Λ = 4 [ ] a b 7. Seja A =. Obtenha os valores próprios de A. Construa a b a matriz mudança de base que diagonaliza A. Estude os sinais dos valores próprios de A e classifique a forma quadrátrica f (x, y) = a ( x + y ) + bxy de acordo com a e b. Ou seja: determine no espaço dos parâmetros a e b (em que a é a ordenada e b a abcissa) as regiões em que a forma quadrática é definida positiva, definida negativa e indefinida. Obtenha as equações das rectas no espaço dos parâmetros sobre as quais a forma é semidefinida. 37.

38 Res-: Calculamos os valores próprios de A : a λ b b a λ = ou seja (a λ) b = (λ a) = b λ a = ±b λ = a ± b, temos dois valores próprios se b, que são λ = a + b e λ = a b. Para obter a matriz mudança de base é necessário calcular os vectores próprios. Supomos primeiros que b, temos então para λ = a b [ ] [ ] [ ] a a + b b u = b a a + b que é [ ] [ ] b b u = b b u u [ como b o sistema fica equivalente a u +u =, o que nos dá como primeiro vector próprio (, ) com cálculos semelhantes obtemos para o segundo vector próprio, correspondente a λ = a + b o seguinte sistema [ ] [ ] [ ] b b v =, b b o que resulta no segundo vector próprio v = (, ). A matriz diagonalizante, que contém os vectores próprios de A é a seguinte S = v [ Se b = o resultado é trivial, uma vez que sendo A diagonal a matriz diagonalizante é a identidade. O estudo da forma quadrática fica agora muito simplificado, se a+b > e a b > b > a e b < a a forma quadrática fica definida positiva. Ou seja no sector à direita das das rectas de equações b = a e b = a ou, por outras palavras, na região à direita das bissectrizes do primeiro e quarto quadrantes. Se a+b < e a b < b < a e b > a então a forma quadrática fica definida negativa, ou seja à esquerda das rectas b = a e b = a, isto é, na região à esquerda das bissectrizes do segundo e terceiro quadrantes. Sobre a recta a + b = existem duas possibilidades, quando o par (a, b) está situado sobre a bissectriz do segundo quadrante a forma quadrática será semi-definida negativa pois a b <. Quando (a, b) está situado sobre a bissectriz do quarto quadrante a forma é semidefinida positiva, pois nesse caso a b >. 38 ]. ],

39 Sobre a recta a b = a situação é muito semelhante, na situação da bissectriz do primeiro quadrante a forma quadrática é semi-definida positiva, pois agora a + b >, no caso em que temos a bissectriz do terceiro quadrante a forma quadrática fica semi-definida negativa, pois agora a + b <. No ponto (, ) a função é nula, e não temos uma forma quadrática bem definida. Na figura seguinte vemos o resumo de toda a situação. 39

40 7 Sucessões e séries 7. Exercícios propostos ) Calcule o limite de cada uma das sucessões: ) Sabendo que a) n ; b) n + n ; c) n + n + n + 3 n + 3 n e) ; f) n n + 3 n ; g) n + 3 n 3 n + ; h) x n lim n n! = e lim n para qualquer x > e α Q, calcule: 3) Calcule a soma das séries ; d) n3 + 5n n 4 + ; n α x n =, n 3 3 n. a) lim n + n nn n ; b) lim n 3 n ; c) lim 5n + n! 3 n + n!. a) n 4) Calcule a soma da série Sugestão: Note que n 3 n ; b) n n 9 n c) n n (n + )!. n (n+)! = n! (n+)!. 3 n+. 5) Calcule a soma da série n n n. Sugestão: Note que n n = ( n n n+ n+ ) + n. 4

41 6) Sabendo que a série de termos positivos n α n é divergente para α =, e convergente para α >, determine a natureza das séries: a) n + ; b) n + n 3 + n + ; c) n + 3 n n n n ) Recorra ao critério da razão para determinar a natureza das séries: a) n 3 n n! ; b) n.3...(n ) n 8) Recorra ao critério da raíz para determinar a natureza das séries: a) 3 n n ; b) e n. n n n n 9) Calcular o raio de convergência das séries de potências: a) x n ; b) n n Soluções x n n! ; c) n ( ) n x n ; d) (n )! n a) ; b) ; c) ; d) ; e) ; f) ; g) ; h). ( ) n x n. (n)! a) ; b) ; c). 3a) ; 3b); 3c) 4. 4) ; 5). 6a) divergente; 6b) convergente; 6c) convergente. 7a) convergente; 7b) convergente; 8a) convergente; 8b) convergente. 9a) ; 9b) + ; 9c) + ; 9d) +. 4

42 7. Exercícios complementares. Seja n uma série de potências. Calcule o seu raio de convergência: Res.: nx n+ n r = lim = lim a n a n+ ( n+ n = lim n n n+ (n+) = lim n n + 7 (n + ) 3 + lim = n dividindo todos os termos do segundo limite por n 7 3 ) n 7 3 n 7 3 = + + =.. Seja n uma série de potências. Calcule o seu raio de convergência: Res.: nx n+ n 5 + r = lim a n a n+ = lim n n 5 + n+ (n+) = lim 5 + n n + 5 (n + ) + lim = n 5 + dividindo todos os termos do segundo limite por n 5 = lim ( n+ n ) 5 + n 5 + n 5 = + + =. 3. Seja nx n uma série de potências. Calcule o seu raio de convergência: n 3 + n R.: O raio de convergência é obtido pela expressão r = lim an a n+ = n lim n 3 + n+ = lim n((n+)3 +) vê-se imediatamente que os termos (n+)(n 3 +) (n+) 3 + de maior grau (grau 4) no numerador e no denominador têm ambos coeficiente o limite é e o raio de convergência é precisamente. Para esclarecer continuamos o cálculo do limite acima (o que não seria necessário) 4

43 lim n+ n (n+) 3 + = lim n n 3 + n+ lim n3 +6n +6n+3 = lim + 6 n + 6 n 3 n + 3 n 3 = + + n 3 =. 4. Prove que a série harmónica diverge. Exercício complementar n para resolver depois de estudar integrais, capítulo 9. n Vamos usar o critério da comparação com um integral. Repare-se que a área dos rectângulos de altura n e base é maior do que a área das faixas situadas entre o gráfico da função x e o eixo dos xx nos intervalos reais [n, n + ] (que também têm comprimento ) ou seja somando obtemos A n A n > n n+ n > n x dx, ( n+ quando A é um inteiro. Assim A n= n ) A+ x dx = x dx, > log (A + ), n Fazendo o processo de limite e sabendo que lim A temos n n > lim log (A + ) = +, A + o que prova que a série harmónica diverge. A n n = n n 43

44 8 Funções - revisões 8. Exercícios propostos ) Calcule a derivada de cada uma das funções: a) f(x) = 3x 4 + x +, x R; b) f(x) = x 3 + sin(x), x > ; c) f(x) = x cos(x), x R; d) f(x) = x sin(x) cos(x), x R; e) f(x) = ex x, x ; nπ f) f(x) = tan(x), x ; g) f(x) = e sin(x), x R; h) f(x) = sin(e x ) + cos(e x ), x R; i) f(x) = log(x), x > ; j) f(x) = arctan(x), x R. 3) Para cada uma das seguintes funções, determine os pontos críticos e os intervalos de monotonia Identitifique ainda os pontos de máximo e mínimo relativo, e esboce o gráfico da função. a) f(x) = (x ) (x + ), x R; b) f(x) = x 3 6x + 9x + 5, x R; c) f(x) = + (x ) 4, x R; d) f(x) = x/( + x ), x R; e) f(x) = sin x cos x, x R; f) f(x) = xe x, x R. 4) Encontrar o rectângulo de maior área que se pode inscrever num semicírculo, com um dos lados contido no diâmetro. 5) Mostrar que de entre todos os rectângulos de área dada, o quadrado é o que tem menor perímetro. 6) Com uma placa rectangular dm 8 dm pretende-se fazer uma caixa aberta suprimindo de cada esquina quadrados iguais e dobrando os lados para cima. Encontrar as dimensões da caixa de maior volume que assim se 44

45 pode construir. 7) Calcular os limites: Soluções a) lim sin x x x c) lim 3x +x 6 x x x e) lim x + x 3 sin x x ; b) lim x log x ; d) lim e ; f) lim x ) ; h) lim g) lim x + x log ( + x x 3 ; x x +x ; log x x + x ; x + ( + x) x ; a) x 3 + ; b) 3 x + cos x; c) x cos x x sin x; d) sin x cos x + x cos x x sin x; e) ex (x ) (x ) ; f) cos x ; g) (cos x) esin(x) ; h) e x cos(e x ) e x sin(e x ) i) x ; j) +x. 7a) ; 7b) 4 6 ; 7c) 3 ; 7d) 3 ; 7e) ; 7f) ; 7g) ;7h) e. 45

46 8. Exercícios complementares ) Um camião reboca um barco salva vidas. O camião desloca-se na estrada (suposta por simplicação uma linha paralela à costa) 4 vezes mais depressa do que o barco na água. O camião parte da origem e quer socorrer uma traineira que está em dificuldade na coordenada (7, 3) (a unidade é o quilómetro). A estrada orienta-se ao longo do eixo dos xx: o meio terrestre e o meio aquático estão separados por uma linha imaginária que corresponde a este eixo, para y > existe água. Em que ponto, medido no eixo dos xx, deve lançar-se o barco à água para socorrer a traineira de forma a minimizar o tempo de chegada ao ponto (7, 3)? Justifique a questão de forma completa. R.: O tempo total é a soma do tempo que o camião vai na estrada t e e do tempo que o barco leva a chegar à coordenada pretendida, t m : T empo = t e + t m. Esta é a função a minimizar. A velocidade em estrada v e é quatro vezes a velocidade no mar v m e v e = 4v m = 4v. O tempo relativamente ao ponto de transição x em que o barco é atirado ao mar é dado por t e = x 4v + s v em que s é a hipotenusa do triângulo com catetos 7 x e 3. Assim s = (7 x) + 3. Temos então todos os dados do problema: T empo (x) = x 4v + (7 x) + 3, v é necessário minimizar esta função em função do ponto x, calcula-se a derivada e iguala-se a zero: 4v + (7 x) =, corta-se v e simplifica-se v (7 x) +3 de forma a obter (7 x) + 3 = 4 (7 x) Elevam-se ambos os membros ao quadrado: (7 x) + 3 = 6 (7 x) e resolve-se esta equação do segundo grau (escolhe-se a raiz negativa porque o barco terá de ser atirado para a água antes de se atingir a coordenada 7): x =

47 9 Primitivas e integrais 9. Exercícios propostos ) Calcule uma primitiva para cada uma das funções: a) f(x) = x 4 + x +, x R; b) f(x) = x 3 + sin(x), x > ; c) f(x) = x cos(x ) + x sin(x 3 ), x R; d) f(x) = e x, x ; x e) f(x) = e x ex +, x R; nπ f) f(x) = tan(x), x ; g) f(x) = sin(x) cos(x), x R; h) f(x) = ex, x R; +e x i) f(x) = x sin(x), x R; j) f(x) = x e x, x R; k) f(x) = log(x), x > ; l) f(x) = arctan(x), x R. ) Calcule as derivadas das funções F : R R definidas por: a) F (x) = x e t dt; b) F (x) = 3) Calcule os integrais: d) a) π/ 4) Calcule o integral x ( x 3 + 3x ) dx; b) 4 sin (x) dx; e) π/ sin(t)dt; c) F (x) = x 3 + x 3 ( e x 5) dx; c) x dx; x cos ( x ) e x dx; f) e x + dx. f(x)dx, quando f : [, ] R está definida por: cos(t)dt. f(x) = { x 3 +x x se x se x =. 5) Determine a área da região de R delimitada pelas curvas y = x e y = x 3. 6) Determine a área da região de R delimitada pelas curvas y = e x, x =, x = e y = x. 47

48 7) Determine a área da região de R delimitada pelas curvas y = x sin(x), y =, x = π/ e x = π/4. 8) Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação do conjunto S = {(x, y, z) : x [, ] y 3 } x z = em torno do eixo dos xx. 9) Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação do conjunto { S = (x, y, z) : x [, ] y } 4 x z = em torno do eixo dos xx. ) Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação do conjunto { } S = (x, y, z) : x [ 3, 3] y x 9 z = em torno do eixo dos xx. Soluções a) x5 5 + x + x + C; b) 5 x 5 cos x + C; c) cos x cos x3 3 + C; d) e x + C; e) log (e x + ) + C; f) log cos x + C; g) cos3 x 3 ; h) arctan e x i) x cos x + sin x + C; j) e x ( x x + ) + C; k) x log x x + C; l) x arctan(x) log ( + x ) + C. a) e x ; b) x sin(x ); c) 3x cos(x 3 + ) 3x cos(x 3 ). 3a) ;3b) 7 ;3c) ;3d) ;3e) sin 4 π ;3f) log (e + ) log. 4) 3 ; 5) ; 6) e 3 ; 7) 8 π + ; 8) 7 8 π; 9) 3 3 π; ) 6π. 48

49 9. Exercícios complementares. Calcule primitivas de (a) a. x sin x. Res.: Usa-se a técnica da primitivação por partes duas vezes de seguida: f (x) g (x) dx = f (x) g (x) f (x) g (x) dx. Ou seja x sin (x) dx = x cos x + x cos (x) dx = x cos x + x sin x sin x = x cos x + x sin x + cos x + cte. (b) x e x. Res.: De novo usa-se a técnica da primitivação por partes duas vezes de seguida: f (x) g (x) dx = f (x) g (x) f (x) g (x) dx. Ou seja x e x dx = x e x xe x dx = x e x xe x + e x dx = x e x xe x + e x + cte.. Calcule uma primitiva de x 3 cos x. Res.: É um exercíco repetido por três vezes de primitivação por partes: x 3 cos x dx = x 3 sin x 3x sin x dx = x 3 sin x + 3x cos x 6x cos x dx = x 3 sin x + 3x cos x 6x sin x + 6 sin x dx = ( x 3 6x ) sin x + ( 3x 6 ) cos x + C 49

50 3. Calcule Res.: log ( +e e x +e x dx. e x dx = [ +e x log ( + e x)] = log ( + e) log () = ). 4. Calcule π Res.: π sin x +cos x dx. sin x +cos x dx = [ log ( + cos x)] π = log + log = log. 5. Calcule π Res.: cos x + sin x dx. π cos x + sin x dx = π cos x + sin x dx = [log + sin x ] π = [log 3]. 6. Calcule π 4 R.: π 4 sin x +9 cos x dx. π sin x + 9 cos x dx = sin x + 9 cos x dx = 3 [arctan (3 cos x)] π 4 = arctan (3) arctan 3 ( 3 ) 7. Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação completa do conjunto { [ S = (x, y, z) : y, π ] x } cos y z = em torno do eixo dos yy. 5

51 Resposta: Usamos a expressão V ol = b a πf (y) dy V ol = = π π π ( cos y) dy π cos y dy como o coseno é uma função positiva entre e π podemos retirar os módulos π V ol = π cos y dy = π [sin y] π = π. 8. Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação completa do conjunto S = { (x, y, z) : y [, ] x y 3 z = } em torno do eixo dos yy. Res.: π ( y 3) dy = π y6 dy = π y7 7 = π Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação completa do conjunto S = { (x, y, z) : y [, ] x y z = } em torno do eixo dos yy. Res.: π ( y ) dy = π y4 dy = π y5 5 = 3π 5. 5

52 Testes de auto-avaliação Teste Tipo de Matemática I - Curso de Arquitectura Instruções. Responda com clareza e justificadamente a todas as questões. Leia atentamente as perguntas. Não pode usar consulta. O uso de máquina de calcular não está autorizado. Deve realizar este teste em duas horas. Se o não conseguir está mal preparado e deve reforçar muito o seu estudo.. Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dos sistemas em R 3 : x + y + z = (a) ( val.) x + y + z = x y + z = { x + 3y + z = (b) ( val.) x + y + z =. ( val.) Discuta, em função dos parâmetros reais α e β, o seguinte sistema: x + y + z = β αx + 4y + z = β. x + y + αz = 4 3. ( val.) Considere o sistema de equações lineares x + y + z = b x + y z = b, 4x + 4y + 3z = b 3 e calcule os vectores (b, b, b 3 ) R 3 para os quais o sistema é possível. Qual é o significado geométrico? 4. ( val.) Considere o plano s R 3 que passa por (,, ), (3,, ) e (,, ), e a recta r R 3 que passa por (,, ) e (,, ). Determine a intersecção de s com r. 5. ( val.) Pelo método que achar mais conveniente calcule a inversa da matriz: 3 5

53 6. ( val.) Utilizando o resultado da questão anterior resolva o sistema: x + y + z = x + y + 3z = y z = 3 7. ( val.) Calcule α real de forma a que a seguinte matriz seja singular (não tenha inversa) α 4 8. ( val.) Calcule a matriz dos cofactores e a inversa da matriz seguinte 4 9. ( val.) Use a regra de Cramer para resolver o sistema de equações lineares em R 3 : x + y + z = a) x + 4y + z = x + y + z =. ( val. ) O seguinte sistema define um subespaço vectorial de R 3? Justifique. Qual é o objecto geométrico representado pelo sistema? { x + y + z = x + y + z =. ( val.) Prove que (os λ são números reais)... λ λ λ 3... λ n λ λ λ 3... λ n = (λ i λ j )..... i>j λ n λ n λ3 n... λn n Nota - se não conseguir, prove com n = 4.( val.) 53

54 Teste Tipo de Matemática I - Curso de Arquitectura Instruções. Responda com clareza e justificadamente a todas as questões de desenvolvimento. Leia atentamente as perguntas. Responda apenas a uma das questões de escolha múltipla. Nesta parte as respostas erradas valem.5, ausência de resposta conta e resposta certa conta valor. Deve assinalar no quadrado certo: no próprio teste. Não pode usar consulta e o uso de máquina de calcular não está autorizado. Deve realizar este teste em duas horas.. Seja B = { v, v, v 3 } com v = (,, ), v = (,, ) e v 3 = (,, ). A resposta correcta é (a) B é linearmente independente mas não é gerador de R 3. (b) B é linearmente independente e é gerador de R 3 mas não é base. (c) B é linearmente dependente e é gerador de R 3. (d) B é base de R 3. (e) B é linearmente dependente e não é gerador de R 3.. Seja a base b = { v, v, v 3 } com v = (,, ), v = (,, ) e v 3 = (,, ). Seja o vector v = (,, ). (a) As componentes de v na base são (,, ). (b) As componentes de v na base são (,, ). (c) As componentes de v na base são (,, ). (d) As componentes de v na base são (, 3, ). (e) Nenhuma das anteriores. 54

55 3. Seja T uma transformação linear de R 3 em R 3, definida: T (x, x, x 3 ) = (x +x, x x, x 3 ). (a) A imagem de T é um plano estritamente contido em R 3. (b) T não é sobrejectiva. (c) A inversa de T é dada por T (y, y, y 3 ) = ( y +y, y y, ). (d) T não é injectiva. (e) Nenhuma das anteriores. 4. Seja T uma transformação linear de P 3 em P 3, e seja p (t) = a +a t+ a t +a 3 t 3 um polinónio de grau igual ou inferior a 3. T é definida por T (p (t)) = p (t)+p (t). Seja ainda a base b = { + t, t, t + t 3, t + t 3}. (A base canónica em P 3 é {, t, t, t 3} ). A matriz que representa T na base b (tanto no espaço de partida como de chegada) é (a) B = (b) B = (c) B = (d) B = (e) Nenhuma das anteriores

56 5. Seja T uma transformação linear de R 3 em R 3 : T (x, y, z) = (x + y, x + y, 3z). (a) i. Os valores próprios de T são e 3, a transformação é não diagonalizável porque há valores próprios em número inferior à dimensão do espaço. ii. Os valores próprios de T são, e 3, a transformação é diagonalizável. iii. Os valores próprios de T são e 3, a transformação é diagonalizável, apesar de existirem valores com multiplicidade algébrica superior a as dimensões dos espaços próprios somam 3. iv. Os valores próprios de T são, e 3, a transformação é diagonalizável. v. Nenhuma das anteriores. 5 (b) Os espaços próprios correspondentes a cada valor próprios são: i. E (3) =, E ( ) =. ii. E (3) =,, E ( ) =. iii. E (3) =,, E ( ) =. iv. E (3) =, E ( ) =. v. Nenhuma das anteriores. 6 56

57 (c) Seja f (x, y, z) uma função quadrática de R 3 em R: 6. Seja n f (x, y, z) = x + y + 3z + 4xy. i. f (x, y, z) é uma função sempre positiva, excepto na origem, que é um mínimo. ii. f (x, y, z) é uma função sempre negativa, excepto na origem, que é um máximo. iii. f (x, y, z) é uma função sempre não negativa. iv. f (x, y, z) é uma função sempre não positiva. v. Nenhuma das anteriores. n+ n (n+) uma série. A série converge para: 7 (a). (b). (c). (d) 4. (e) Nenhuma das anteriores. Sugestão: desdobre a fracção numa subtração conveniente, telescópica, de termos Seja n ( 3 ) n uma série. Escolha: (a) A série diverge. (b) A série converge para. (c) A série converge para. (d) A série converge para 3. (e) Nenhuma das anteriores. 9 57

58 8. Seja a série de potências: O seu raio de convergência é: n (x) n+ (n + )!. (a) (b) (c)., a série diverge para todo o x real. + a série converge para todo o x real. (d). (e) Nenhuma das anteriores. 9. Uma primitiva de x 3 e x é (a) (b) x 4 e x 4. e x ( 6 + 6x 3x x 3) + Cte. (c) e x ( 6 + 6x 3x + x 3). (d) e x ( 6 + 6x + 3x + x 3) + Cte. (e) Nenhuma das anteriores.. ( Val. por alínea) Problema de resposta directa, não apresente cálculos, apenas resultado final. log(x 3) (a) Calcule lim x 4 x +x 4. (b) Calcular uma qualquer primitiva de e x +e x 3 (c) Calcular uma qualquer primitiva de cos x +sin x (d) Calcular uma qualquer primitiva de x cos x 4 (e) Calcular 4 e x e x + dx

59 . ( val.) Problema de desenvolvimento, explique bem o que está a fazer. Determine o volume do sólido de revolução obtido pela rotação do conjunto S = {(x, y, z) : x [, 3] y x z = } em torno do eixo dos xx. 8. ( val.) Um homem desloca-se a correr num cais vezes mais depressa do que a nadar na água. O Pedro Paz está na origem e quer salvar um homem que está a afogar-se na coordenada (, 4) (a unidade é o metro). O cais orienta-se ao longo do eixo dos xx: o meio terrestre e o meio aquático estão separados por uma linha imaginária que corresponde a este eixo, para y > existe água. Em que ponto, medido no eixo dos xx, deve atirar-se o Pedro à água para salvar o homem; de forma a minimizar o tempo de chegada ao ponto (, 4)? Justifique a questão de forma completa. 59

Teste 1 de Matemática I - Curso de Arquitectura

Teste 1 de Matemática I - Curso de Arquitectura Teste 1 de Matemática I - Curso de Arquitectura 8 de Outubro de 9 - Teste A 1 Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dossistemasemr : x + y + z = (a) (1 val)

Leia mais

Teste 1 de Matemática I - Curso de Arquitectura

Teste 1 de Matemática I - Curso de Arquitectura Teste de Matemática I - Curso de Arquitectura de Outubro de 9 - Teste B Resolva por eliminação de Gauss e descreva geometricamente o conjunto de soluções dos sistemas em R < x + y + z = (a) ( val) x +

Leia mais

Exercícios de Álgebra Linear 2 o Semestre 2008/2009 LEIC, LEGM, LMAC, MEFT, MEBiom e MEC

Exercícios de Álgebra Linear 2 o Semestre 2008/2009 LEIC, LEGM, LMAC, MEFT, MEBiom e MEC Exercícios de Álgebra Linear o Semestre 008/009 LEIC, LEGM, LMAC, MEFT, MEBiom e MEC João Ferreira Alves/Ricardo Coutinho Sistemas de Equações Lineares e Matrizes Exercício Resolva por eliminação de Gauss

Leia mais

exercícios de álgebra linear 2016

exercícios de álgebra linear 2016 exercícios de álgebra linear 206 maria irene falcão :: maria joana soares Conteúdo Matrizes 2 Sistemas de equações lineares 7 3 Determinantes 3 4 Espaços vetoriais 9 5 Transformações lineares 27 6 Valores

Leia mais

Aulas práticas de Álgebra Linear

Aulas práticas de Álgebra Linear Ficha 3 Aulas práticas de Álgebra Linear Licenciatura em Engenharia Naval e Oceânica Mestrado Integrado em Engenharia Mecânica 1 o semestre 2018/19 Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática,

Leia mais

ficha 1 matrizes e sistemas de equações lineares

ficha 1 matrizes e sistemas de equações lineares Exercícios de Álgebra Linear ficha matrizes e sistemas de equações lineares Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico 2 o semestre 2/2

Leia mais

Matemática. Lic. em Enologia, 2009/2010

Matemática. Lic. em Enologia, 2009/2010 Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro Matemática Lic. em Enologia, 009/00 a Parte: Álgebra Linear Vectores em R n e em C n. Sejam u = (, 7,, v = ( 3, 0, 4 e w = (0, 5, 8. Calcule: a 3u 4v b u + 3v

Leia mais

Aulas práticas de Álgebra Linear

Aulas práticas de Álgebra Linear Ficha Matrizes e sistemas de equações lineares Aulas práticas de Álgebra Linear Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores o semestre 6/7 Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento

Leia mais

Álgebra Linear e Geometria Analítica

Álgebra Linear e Geometria Analítica Instituto Politécnico de Viseu Escola Superior de Tecnologia Departamento: Matemática Álgebra Linear e Geometria Analítica Curso: Engenharia Electrotécnica Ano: 1 o Semestre: 1 o Ano Lectivo: 007/008 Ficha

Leia mais

FOLHAS DE PROBLEMAS DE MATEMÁTICA II CURSO DE ERGONOMIA PEDRO FREITAS

FOLHAS DE PROBLEMAS DE MATEMÁTICA II CURSO DE ERGONOMIA PEDRO FREITAS FOLHAS DE PROBLEMAS DE MATEMÁTICA II CURSO DE ERGONOMIA PEDRO FREITAS Maio 12, 2008 2 Contents 1. Complementos de Álgebra Linear 3 1.1. Determinantes 3 1.2. Valores e vectores próprios 5 2. Análise em

Leia mais

EXERCÍCIOS DE ELEMENTOS DE MATEMÁTICA II (BQ, CTA, EFQ, Q) 2002/2003. Funções reais de várias variáveis

EXERCÍCIOS DE ELEMENTOS DE MATEMÁTICA II (BQ, CTA, EFQ, Q) 2002/2003. Funções reais de várias variáveis EXERCÍCIOS DE ELEMENTOS DE MATEMÁTICA II (BQ, CTA, EFQ, Q) 2002/2003 Funções reais de várias variáveis 1. Faça um esboço de alguns conjuntos de nível das seguintes funções: (a) f (x,y) = 1 + x + 3y, (x,y)

Leia mais

Valores e vectores próprios

Valores e vectores próprios ALGA - Eng Civil e EngTopográ ca - ISE - / - Valores e vectores próprios 5 Valores e vectores próprios Neste capítulo, sempre que não haja especi cação em contrário, todas as matrizes envolvidas são quadradas

Leia mais

Ficha de Exercícios nº 3

Ficha de Exercícios nº 3 Nova School of Business and Economics Álgebra Linear Ficha de Exercícios nº 3 Transformações Lineares, Valores e Vectores Próprios e Formas Quadráticas 1 Qual das seguintes aplicações não é uma transformação

Leia mais

. (1) Se S é o espaço vetorial gerado pelos vetores 1 e,0,1

. (1) Se S é o espaço vetorial gerado pelos vetores 1 e,0,1 QUESTÕES ANPEC ÁLGEBRA LINEAR QUESTÃO 0 Assinale V (verdadeiro) ou F (falso): (0) Os vetores (,, ) (,,) e (, 0,) formam uma base de,, o espaço vetorial gerado por,, e,, passa pela origem na direção de,,

Leia mais

(2008/2009) Espaços vectoriais. Matemática 1º Ano - 1º Semestre 2008/2009. Mafalda Johannsen

(2008/2009) Espaços vectoriais. Matemática 1º Ano - 1º Semestre 2008/2009. Mafalda Johannsen Espaços vectoriais Matemática 1º Ano 1º Semestre 2008/2009 Capítulos Características de um Espaço Vectorial Dimensão do Espaço Subespaço Vectorial Combinação Linear de Vectores Representação de Vectores

Leia mais

Álgebra Linear. Curso: Engenharia Electrotécnica e de Computadores 1 ō ano/1 ō S 2006/07

Álgebra Linear. Curso: Engenharia Electrotécnica e de Computadores 1 ō ano/1 ō S 2006/07 Álgebra Linear Curso: Engenharia Electrotécnica e de Computadores ō ano/ ō S 6/7 a Lista: SISTEMAS DE EQUAÇÕES LINEARES E ÁLGEBRA DE MATRIZES Sistemas de equações lineares. Quais das seguintes equações

Leia mais

Álgebra Linear. Cursos: Química, Engenharia Química, Engenharia de Materiais,Engenharia Biológica, Engenharia do Ambiente 1 ō ano/1 ō Semestre 2006/07

Álgebra Linear. Cursos: Química, Engenharia Química, Engenharia de Materiais,Engenharia Biológica, Engenharia do Ambiente 1 ō ano/1 ō Semestre 2006/07 Álgebra Linear Cursos: Química, Engenharia Química, Engenharia de Materiais,Engenharia Biológica, Engenharia do Ambiente ō ano/ ō Semestre 2006/07 a Lista: SISTEMAS DE EQUAÇÕES LINEARES E ÁLGEBRA DE MATRIZES

Leia mais

Álgebra Linear. Determinantes, Valores e Vectores Próprios. Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia

Álgebra Linear. Determinantes, Valores e Vectores Próprios. Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia Álgebra Linear Determinantes, Valores e Vectores Próprios Jorge Orestes Cerdeira Instituto Superior de Agronomia - 200 - ISA/UTL Álgebra Linear 200/ 2 Conteúdo Determinantes 5 2 Valores e vectores próprios

Leia mais

(x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ) = (x 1 x 2, y 1 y 2 ); e α (x, y) = (x α, y α ), α R.

(x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ) = (x 1 x 2, y 1 y 2 ); e α (x, y) = (x α, y α ), α R. INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO MAT-2457 Álgebra Linear para Engenharia I Terceira Lista de Exercícios - Professor: Equipe da Disciplina EXERCÍCIOS 1. Considere as retas

Leia mais

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAR

PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAR PROBLEMAS DE ÁLGEBRA LINEAR P. FREITAS Conteúdo. Números complexos. Sistemas de equações; método de eliminação de Gauss 3. Operações com matrizes 3 4. Inversão de matrizes 4 5. Característica e núcleo

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR. Exame Final

ÁLGEBRA LINEAR. Exame Final UNIVERSIDADE DE AVEIRO DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR Exame Final 9/0/00 DURAÇÃO: 3 horas Nome: N o Aluno: Observação: Declaro que desisto: (Justifique sempre as suas respostas) Folha. (4,0

Leia mais

Problemas de Álgebra Linear

Problemas de Álgebra Linear Problemas de Álgebra Linear Curso: Engenharia Aeroespacial o Semestre 203/204 Prof Paulo Pinto http://wwwmathistutlpt/ ppinto/ Conteúdo Sistemas de equações lineares e álgebra matricial Álgebra de matrizes

Leia mais

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 18/Nov/2003 ÁLGEBRA LINEAR A

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 18/Nov/2003 ÁLGEBRA LINEAR A Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Última actualização: 18/Nov/2003 ÁLGEBRA LINEAR A REVISÃO DA PARTE III Parte III - (a) Ortogonalidade Conceitos: produto

Leia mais

MAT Álgebra Linear para Engenharia II - Poli 2 ō semestre de ā Lista de Exercícios

MAT Álgebra Linear para Engenharia II - Poli 2 ō semestre de ā Lista de Exercícios MAT 2458 - Álgebra Linear para Engenharia II - Poli 2 ō semestre de 2014 1 ā Lista de Exercícios 1. Verifique se V = {(x, y) x, y R} é um espaço vetorial sobre R com as operações de adição e de multiplicação

Leia mais

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO LEEC EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO LEEC EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO LEEC EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA Exercícios vários. Considere o conjunto C =, e a operação binária definida por a b = min(a, b). O conjunto C é, relativamente

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR A FICHA 6. Por definição do determinante de uma matriz 3 3, tem-se det A = 7.

ÁLGEBRA LINEAR A FICHA 6. Por definição do determinante de uma matriz 3 3, tem-se det A = 7. Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Última actualização: 20/Nov/2003 ÁLGEBRA LINEAR A FICHA 6 SOLUÇÕES SUMÁRIAS DOS EXERCÍCIOS ÍMPARES Propriedades dos Determinantes

Leia mais

UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA LICENCIATURA EM ENGENHARIA CIVIL/TOPOGRÁFICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA

UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA LICENCIATURA EM ENGENHARIA CIVIL/TOPOGRÁFICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA LICENCIATURA EM ENGENHARIA CIVIL/TOPOGRÁFICA REGIMES DIURNO/NOCTURNO - º SEMESTRE - º ANO - 7 / 8 ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA EXAME DE ÉPOCA

Leia mais

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Matrizes e Sistemas de Equações Lineares

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Matrizes e Sistemas de Equações Lineares universidade de aveiro departamento de matemática Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica Agrupamento IV (ECT, EET, EI) Capítulo 1 Matrizes e Sistemas de Equações Lineares Geometria anaĺıtica em R 3 [1 01]

Leia mais

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA TÓPICOS DE RESOLUÇÃO do Teste Final 2012/2013

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA TÓPICOS DE RESOLUÇÃO do Teste Final 2012/2013 ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA TÓPICOS DE RESOLUÇÃO do Teste Final 0/0 A) B) C) D) [,0]. Considere as seguintes a rmações: I. ~x

Leia mais

TESTE FINAL DE ÁLGEBRA LINEAR 18 de Janeiro de 2017 Instituto Superior Técnico - Engenharia Aeroespacial

TESTE FINAL DE ÁLGEBRA LINEAR 18 de Janeiro de 2017 Instituto Superior Técnico - Engenharia Aeroespacial TESTE FINAL DE ÁLGEBRA LINEAR 18 de Janeiro de 2017 Instituto Superior Técnico - Engenharia Aeroespacial Nome: Número: O que vai fazer? Só T1+T2 Só T3 T1+T2 e T3 Problema a b c d lalala Problema a b c

Leia mais

1. Considere a seguinte matriz dos vértices dum triângulo D = 0 2 3

1. Considere a seguinte matriz dos vértices dum triângulo D = 0 2 3 INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO - DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA 7 a LISTA DE PROBLEMAS E EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA LINEAR LEIC-Taguspark, LERCI, LEGI, LEE 1 o semestre 2006/07 - aulas práticas de 2006-12-04 e 2006-12-06

Leia mais

Indicação de uma possível resolução do exame

Indicação de uma possível resolução do exame Eame de Álgebra Linear e Geometria Analítica Eng Electrotécnica e Eng Mecânica 3 de Janeiro de 7 Duração horas, Tolerância 5 minutos (Sem consulta) Indicação de uma possível resolução do eame Considere

Leia mais

6 Valores e Vectores Próprios de Transformações Lineares

6 Valores e Vectores Próprios de Transformações Lineares Nova School of Business and Economics Prática Álgebra Linear 6 Valores e Vectores Próprios de Transformações Lineares 1 Definição Valor próprio de uma transformação linear ( ) Número real (ou complexo)

Leia mais

Parte 1 - Matrizes e Sistemas Lineares

Parte 1 - Matrizes e Sistemas Lineares Parte 1 - Matrizes e Sistemas Lineares Matrizes: Uma matriz de tipo m n é uma tabela com mn elementos, denominados entradas, e formada por m linhas e n colunas. A matriz identidade de ordem 2, por exemplo,

Leia mais

MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), (a) 8, (b) 5, (c) 0, (d) 3, (e) 4.

MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), (a) 8, (b) 5, (c) 0, (d) 3, (e) 4. MAT2458 ÁLGEBRA LINEAR PARA ENGENHARIA II 2 a Prova - 2 o semestre de 218 Q1. Considere a transformação linear T : P 3 (R) P 2 (R), dada por T ( p(x) ) = p(x + 1) p(x), para todo p(x) P 3 (R), e seja A

Leia mais

Lista 1: sistemas de equações lineares; matrizes.

Lista 1: sistemas de equações lineares; matrizes. Lista : sistemas de equações lineares; matrizes. Obs. As observações que surgem no fim desta lista de exercícios devem ser lidas antes de resolvê-los. ) Identifique as equações que são lineares nas respectivas

Leia mais

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis

Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis Diagonalização Matrizes Semelhantes e Matrizes Diagonalizáveis Nosso objetivo neste capítulo é estudar aquelas transformações lineares de R n para as quais existe pelo menos uma base em que elas são representadas

Leia mais

Álgebra Linear Problemas de Avaliação Contínua

Álgebra Linear Problemas de Avaliação Contínua Álgebra Linear Problemas de Avaliação Contínua Jorge Buescu Cursos: Matemática, Física, Biomédica 1 o semestre de 2002/2003 Observação importante! Estes problemas destinam-se à avaliação contínua dos estudantes

Leia mais

1 a LISTA DE EXERCÍCIOS Sistemas de Equações Lineares e Matrizes Álgebra Linear - 1 o Semestre /2018 Engenharia Aeroespacial

1 a LISTA DE EXERCÍCIOS Sistemas de Equações Lineares e Matrizes Álgebra Linear - 1 o Semestre /2018 Engenharia Aeroespacial 1 a LISTA DE EXERCÍCIOS Sistemas de Equações Lineares e Matrizes Álgebra Linear - 1 o Semestre - 217/218 Engenharia Aeroespacial Problema 1 Calcule A 2 2B + I, ( ( 2 1 onde A =, B =, e I é a matriz identidade

Leia mais

ficha 5 transformações lineares

ficha 5 transformações lineares Exercícios de Álgebra Linear ficha 5 transformações lineares Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico 2 o semestre 2011/12 5 Notação

Leia mais

Álgebra Linear 1 ō Teste - 16/ 11/ 02 Cursos: Eng. Ambiente, Eng. Biológica, Eng. Química, Lic. Química

Álgebra Linear 1 ō Teste - 16/ 11/ 02 Cursos: Eng. Ambiente, Eng. Biológica, Eng. Química, Lic. Química Código do Teste: 105 Álgebra Linear 1 ō Teste - 16/ 11/ 02 Cursos: Eng. Ambiente, Eng. Biológica, Eng. Química, Lic. Química 1. Para as matrizes A = ( 1 0 3 1 ) B = ( 5 4 1 0 2 1 3 1 ) C = 1 1 1 0 5 1

Leia mais

LEEC Exame de Análise Matemática 3

LEEC Exame de Análise Matemática 3 LEEC Exame de Análise Matemática 3 0 de Janeiro de 005 Justifique cuidadosamente todas as respostas Não é permitida a utilização de máquina de calcular O tempo para a realização desta prova é de horas

Leia mais

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Espaços Vetoriais Reais

Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica. Espaços Vetoriais Reais universidade de aveiro departamento de matemática Álgebra Linear e Geometria Anaĺıtica Agrupamento IV (ECT, EET, EI) Capítulo 4 Espaços Vetoriais Reais Definição de espaço vetorial real [4 01] O conjunto

Leia mais

EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA LINEAR. Prefácio 3. Parte 1. Sistemas de equações lineares 4. Parte 2. Matrizes 10. Parte 3.

EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA LINEAR. Prefácio 3. Parte 1. Sistemas de equações lineares 4. Parte 2. Matrizes 10. Parte 3. EXERCÍCIOS DE ÁLGEBRA LINEAR PEDRO MATIAS Conteúdo Prefácio 3 Parte 1. Sistemas de equações lineares 4 Parte 2. Matrizes 10 Parte 3. Determinantes 16 Parte 4. Geometria analítica 18 Parte 5. Espaços lineares

Leia mais

Sistemas de Equações Lineares e Matrizes

Sistemas de Equações Lineares e Matrizes Sistemas de Equações Lineares e Matrizes. Quais das seguintes equações são lineares em x, y, z: (a) 2x + 2y 5z = x + xy z = 2 (c) x + y 2 + z = 2 2. A parábola y = ax 2 + bx + c passa pelos pontos (x,

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática 1 Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Departamento de Matemática Lista 4 - MAT 137 -Introdução à Álgebra Linear 2017/II 1. Entre as funções dadas abaixo, verifique quais

Leia mais

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A

Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A Instituto uperior Técnico Departamento de Matemática ecção de Álgebra e Análise Última actualização: 3/Dez/2003 ÁLGEBRA LINEAR A REVIÃO DA PARTE IV Parte IV - Diagonalização Conceitos: valor próprio, vector

Leia mais

Espaços vectoriais reais

Espaços vectoriais reais ALGA - 00/0 - Espaços Vectoriais 49 Introdução Espaços vectoriais reais O que é que têm em comum o conjunto dos pares ordenados de números reais, o conjunto dos vectores livres no espaço, o conjunto das

Leia mais

ficha 2 determinantes

ficha 2 determinantes Exercícios de Álgebra Linear ficha 2 determinantes Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico 2 o semestre 2011/12 Determinantes 2 Sendo

Leia mais

Aulas práticas de Álgebra Linear

Aulas práticas de Álgebra Linear Ficha 2 Determinantes Aulas práticas de Álgebra Linear Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores 1 o semestre 2016/17 Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto

Leia mais

Revisão: Matrizes e Sistemas lineares. Parte 01

Revisão: Matrizes e Sistemas lineares. Parte 01 Revisão: Matrizes e Sistemas lineares Parte 01 Definição de matrizes; Tipos de matrizes; Operações com matrizes; Propriedades; Exemplos e exercícios. 1 Matrizes Definição: 2 Matrizes 3 Tipos de matrizes

Leia mais

ALGA I. Bases, coordenadas e dimensão

ALGA I. Bases, coordenadas e dimensão Módulo 5 ALGA I. Bases, coordenadas e dimensão Contents 5.1 Bases, coordenadas e dimensão............. 58 5.2 Cálculos com coordenadas. Problemas......... 65 5.3 Mudanças de base e de coordenadas..........

Leia mais

Cálculo Diferencial e Integral 2 Formas Quadráticas

Cálculo Diferencial e Integral 2 Formas Quadráticas Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Cálculo Diferencial e Integral 2 Formas Quadráticas 1 Formas quadráticas Uma forma quadrática em R n é um polinómio do

Leia mais

ALGEBRA LINEAR 1 RESUMO E EXERCÍCIOS* P1

ALGEBRA LINEAR 1 RESUMO E EXERCÍCIOS* P1 ALGEBRA LINEAR 1 RESUMO E EXERCÍCIOS* P1 *Exercícios de provas anteriores escolhidos para você estar preparado para qualquer questão na prova. Resoluções em VETORES Um vetor é uma lista ordenada de números

Leia mais

Separe em grupos de folhas diferentes as resoluções dos grupos I e II das resoluções dos grupos III, IV e V GRUPO I (60 PONTOS)

Separe em grupos de folhas diferentes as resoluções dos grupos I e II das resoluções dos grupos III, IV e V GRUPO I (60 PONTOS) Faculdade de Ciências Económicas e Empresariais UCP MATEMÁTICA I Exame - versão A Duração: 8 minutos Durante a prova não serão prestados quaisquer tipo de esclarecimentos Qualquer dúvida ou questão relativa

Leia mais

Separe em grupos de folhas diferentes as resoluções dos grupos I e II das resoluções dos grupos III e IV GRUPO I (50 PONTOS)

Separe em grupos de folhas diferentes as resoluções dos grupos I e II das resoluções dos grupos III e IV GRUPO I (50 PONTOS) Faculdade de Ciências Económicas e Empresariais UCP MATEMÁTICA I FREQUÊNCIA 1 - versão A Duração: 15 minutos Durante a prova não serão prestados quaisquer tipo de esclarecimentos. Qualquer dúvida ou questão

Leia mais

1. Conhecendo-se somente os produtos AB e AC, calcule A = X 2 = 2X. 3. Mostre que se A e B são matrizes que comutam com a matriz M = 1 0

1. Conhecendo-se somente os produtos AB e AC, calcule A = X 2 = 2X. 3. Mostre que se A e B são matrizes que comutam com a matriz M = 1 0 Lista de exercícios. AL. 1 sem. 2015 Prof. Fabiano Borges da Silva 1 Matrizes Notações: 0 para matriz nula; I para matriz identidade; 1. Conhecendo-se somente os produtos AB e AC calcule A(B + C) B t A

Leia mais

INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA MATEMÁTICA APLICADA. Resolução do 1 o Teste.

INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA MATEMÁTICA APLICADA. Resolução do 1 o Teste. . [.5] (a) Calcule a soma da série Resolução: A série INSTITUTO POLITÉCNICO DE SETÚBAL Resolução do o Teste n (n + ) ; n (n + ) + + 4 +... rapidamente se verifica que não é uma série aritmética ou geométrica.

Leia mais

Sistemas de equações lineares

Sistemas de equações lineares Matemática II - / - Sistemas de Equações Lineares Sistemas de equações lineares Introdução Uma equação linear nas incógnitas ou variáveis x ; x ; :::; x n é uma expressão da forma: a x + a x + ::: + a

Leia mais

ficha 4 valores próprios e vectores próprios

ficha 4 valores próprios e vectores próprios Exercícios de Álgebra Linear ficha 4 valores próprios e vectores próprios Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico 2 o semestre 2011/12

Leia mais

Multiplicidade geométrica

Multiplicidade geométrica Valores e Vectores Próprios - ALGA - /5 Multiplicidade geométrica Chama-se multiplicidade geométrica de um valor próprio ao grau de indeterminação do sistema (A I n ) X : O grau de indeterminação de corresponde

Leia mais

Diagonalização unitária e diagonalização ortogonal. (Positividade do produto interno) Raíz quadrada. Formas quadráticas.

Diagonalização unitária e diagonalização ortogonal. (Positividade do produto interno) Raíz quadrada. Formas quadráticas. Aplicações: Diagonalização unitária e diagonalização ortogonal (Positividade do produto interno) Raíz quadrada Formas quadráticas Mínimos quadrados Produto externo e produto misto (Área do paralelogramo.

Leia mais

Interbits SuperPro Web

Interbits SuperPro Web 1 (Ita 018) Uma progressão aritmética (a 1, a,, a n) satisfaz a propriedade: para cada n, a soma da progressão é igual a n 5n Nessas condições, o determinante da matriz a1 a a a4 a5 a 6 a a a 7 8 9 a)

Leia mais

Análise Complexa e Equações Diferenciais 1 ō Semestre 2016/2017

Análise Complexa e Equações Diferenciais 1 ō Semestre 2016/2017 Análise Complexa e Equações Diferenciais 1 ō Semestre 016/017 ō Teste Versão A (Cursos: MEBiol, MEQ 17 de Dezembro de 016, 10h [,0 val 1 Considere a equação diferencial e t + y e t + ( 1 + ye t dy dt 0

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA Centro de Ciências Exatas Departamento de Matemática

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA Centro de Ciências Exatas Departamento de Matemática UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA Centro de Ciências Exatas Departamento de Matemática 2 a Lista - MAT 137 - Introdução à Álgebra Linear II/2005 1 Resolva os seguintes sistemas lineares utilizando o Método

Leia mais

Álgebra Linear. 8 a Lista: a) Use o processo de ortogonalização de Gram Schmidt para construir uma base ortonormada para W.

Álgebra Linear. 8 a Lista: a) Use o processo de ortogonalização de Gram Schmidt para construir uma base ortonormada para W. Álgebra Linear Cursos: Química, Engenharia Química, Engenharia de Materiais, Engenharia Biológica, Engenharia do Ambiente 1 ō ano/1 ō Semestre 2006/07 8 a Lista: Nos exercícios em que n~ao se especifica

Leia mais

folha prática 5 valores próprios e vetores próprios página 1/3

folha prática 5 valores próprios e vetores próprios página 1/3 folha prática 5 valores próprios e vetores próprios página 1/ Universidade de Aveiro Departamento de Matemática 1. Determine os valores próprios e vetores próprios de cada uma das seguintes matrizes. Averigue

Leia mais

Notas para o Curso de Algebra Linear Il Dayse Haime Pastore 20 de fevereiro de 2009

Notas para o Curso de Algebra Linear Il Dayse Haime Pastore 20 de fevereiro de 2009 Notas para o Curso de Álgebra Linear Il Dayse Haime Pastore 20 de fevereiro de 2009 2 Sumário 1 Matrizes e Sistemas Lineares 5 11 Matrizes 6 12 Sistemas Lineares 11 121 Eliminação Gaussiana 12 122 Resolução

Leia mais

ESPAÇOS LINEARES (ou vetoriais)

ESPAÇOS LINEARES (ou vetoriais) Álgebra Linear- 1 o Semestre 2018/19 Cursos: LEIC A Lista 3 (Espaços Lineares) ESPAÇOS LINEARES (ou vetoriais) Notações: Seja A uma matriz e S um conjunto de vetores Núcleo de A: N(A) Espaço das colunas

Leia mais

GEOMETRIA II EXERCÍCIOS RESOLVIDOS - ABRIL, 2018

GEOMETRIA II EXERCÍCIOS RESOLVIDOS - ABRIL, 2018 GEOMETRIA II EXERCÍCIOS RESOLVIDOS - ABRIL, 08 ( Seja a R e f(x, y ax + ( ay. Designe por C a a cónica dada por f(x, y 0. (a Mostre que os quatro pontos (±, ± R pertencem a todas as cónicas C a (independentemente

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR A FICHA 2

ÁLGEBRA LINEAR A FICHA 2 Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Última actualização: 7/Out/3 ÁLGEBRA LINEAR A FICHA SOLUÇÕES SUMÁRIAS DOS EXERCÍCIOS ÍMPARES Matrizes: Inversão e Formas

Leia mais

Teste de Matemática CURSO: Ciências do Desporto 10/I/12 Duração: 2h Justifique cuidadosamente todas as suas respostas.

Teste de Matemática CURSO: Ciências do Desporto 10/I/12 Duração: 2h Justifique cuidadosamente todas as suas respostas. Faculdade de Motricidade Humana Matemática Aplicada e Estatística Teste de Matemática CURSO: Ciências do Desporto 1/I/12 Duração: 2h Justifique cuidadosamente todas as suas respostas. I (12 valores) (a)

Leia mais

CM005 Álgebra Linear Lista 3

CM005 Álgebra Linear Lista 3 CM005 Álgebra Linear Lista 3 Alberto Ramos Seja T : V V uma transformação linear. Se temos que T v = λv, v 0, para λ K. Dizemos que λ é um autovalor de T e v autovetor de T associado a λ. Observe que λ

Leia mais

Aulas Teóricas de Álgebra Linear

Aulas Teóricas de Álgebra Linear Aulas Teóricas de Álgebra Linear Instituto Superior Técnico - o Semestre 009/00 MEAmbi - MEBiol Matrizes De nição Uma matriz A, do tipo m n (m por n), é uma tabela de mn números dispostos em m linhas e

Leia mais

Cálculo Diferencial e Integral II

Cálculo Diferencial e Integral II Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Cálculo Diferencial e Integral II Ficha de trabalho 1 (versão de 6/0/009 (Esboço de Conjuntos. Topologia. Limites. Continuidade

Leia mais

Profs. Alexandre Lima e Moraes Junior 1

Profs. Alexandre Lima e Moraes Junior  1 Raciocínio Lógico-Quantitativo para Traumatizados Aula 07 Matrizes, Determinantes e Solução de Sistemas Lineares. Conteúdo 7. Matrizes, Determinantes e Solução de Sistemas Lineares...2 7.1. Matrizes...2

Leia mais

Álgebra Linear para MBiol MAmb

Álgebra Linear para MBiol MAmb Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática Secção de Álgebra e Análise Álgebra Linear para MBiol MAmb Teste 3 22 de Dezembro de 212 Duração: 9 minutos Resolução da versão A (1. val.) 1. Considere

Leia mais

ficha 6 espaços lineares com produto interno

ficha 6 espaços lineares com produto interno Exercícios de Álgebra Linear ficha espaços lineares com produto interno Exercícios coligidos por Jorge Almeida e Lina Oliveira Departamento de Matemática, Instituto Superior Técnico o semestre 011/1 Notação

Leia mais

Cálculo Numérico BCC760

Cálculo Numérico BCC760 Cálculo Numérico BCC760 Resolução de Sistemas de Equações Lineares Simultâneas Departamento de Computação Página da disciplina http://www.decom.ufop.br/bcc760/ 1 Introdução! Definição Uma equação é dita

Leia mais

Problemas de Álgebra Linear

Problemas de Álgebra Linear Problemas de Álgebra Linear Cursos: MEBiol e MEBiom o Semestre 208/209 Prof Paulo Pinto http://wwwmathtecnicoulisboapt/ ppinto/ Conteúdo Sistemas de equações lineares e álgebra matricial (2 aulas) Álgebra

Leia mais

Exercícios. setor Aula 39 DETERMINANTES (DE ORDENS 1, 2 E 3) = Resposta: 6. = sen 2 x + cos 2 x Resposta: 1

Exercícios. setor Aula 39 DETERMINANTES (DE ORDENS 1, 2 E 3) = Resposta: 6. = sen 2 x + cos 2 x Resposta: 1 setor 0 00508 Aula 39 ETERMINANTES (E ORENS, E 3) A toda matriz quadrada A de ordem n é associado um único número, chamado de determinante de A e denotado, indiferentemente, por det(a) ou por A. ETERMINANTES

Leia mais

Resolução do 1 o Teste - A (6 de Novembro de 2004)

Resolução do 1 o Teste - A (6 de Novembro de 2004) ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA Ano Lectivo de 2004/2005 Resolução do 1 o Teste - A (6 de Novembro de 2004) 1 Considere o subconjunto

Leia mais

Avaliação e programa de Álgebra Linear

Avaliação e programa de Álgebra Linear Avaliação e programa de Álgebra Linear o Teste ( de Março): Sistemas de equações lineares e matrizes. Espaços lineares. o Teste ( de Maio): Matriz de mudança de base. Transformações lineares. o Teste (

Leia mais

5. Considere os seguintes subconjuntos do espaço vetorial F(R) das funções de R em R:

5. Considere os seguintes subconjuntos do espaço vetorial F(R) das funções de R em R: MAT3457 ÁLGEBRA LINEAR I 3 a Lista de Exercícios 1 o semestre de 2018 1. Verique se V = {(x, y) : x, y R} é um espaço vetorial sobre R com as operações de adição e de multiplicação por escalar dadas por:

Leia mais

Seja f um endomorfismo de um espaço vectorial E de dimensão finita.

Seja f um endomorfismo de um espaço vectorial E de dimensão finita. 6. Valores e Vectores Próprios 6.1 Definição, exemplos e propriedades Definição Seja f um endomorfismo de um espaço vectorial E, com E de dimensão finita, e seja B uma base arbitrária de E. Chamamos polinómio

Leia mais

Métodos Numéricos - Notas de Aula

Métodos Numéricos - Notas de Aula Métodos Numéricos - Notas de Aula Prof a Olga Regina Bellon Junho 2007 Introdução Sistemas Lineares Sistemas lineares são sistemas de equações com m equações e n incógnitas formados por equações lineares,

Leia mais

AUTOVALORES E AUTOVETORES

AUTOVALORES E AUTOVETORES AUTOVALORES E AUTOVETORES Prof a Simone Aparecida Miloca Definição 1 Uma tranformação linear T : V V é chamada de operador linear. Definição Seja T : V V um operador linear. existirem vetores não-nulos

Leia mais

1 a Lista de Exercícios MAT 3211 Álgebra Linear Prof. Vyacheslav Futorny

1 a Lista de Exercícios MAT 3211 Álgebra Linear Prof. Vyacheslav Futorny 1 a Lista de Exercícios MAT 3211 Álgebra Linear - 213 - Prof. Vyacheslav Futorny 1 a parte: Resolução de sistemas de equações lineares, matrizes inversíveis 1. Para cada um dos seguintes sistemas de equações

Leia mais

Álgebra Linear 1 o Teste

Álgebra Linear 1 o Teste Instituto Superior Técnico Departamento de Matemática 1 o Semestre 2008-2009 6/Janeiro/2008 Prova de Recuperação Álgebra Linear 1 o Teste MEMec, MEAer Nome: Número: Curso: Sala: A prova que vai realizar

Leia mais

Cálculo Diferencial e Integral I Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores 2 o Teste (V1) - 15 de Janeiro de h00m

Cálculo Diferencial e Integral I Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores 2 o Teste (V1) - 15 de Janeiro de h00m Cálculo Diferencial e Integral I Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores 2 o Teste (V) - 5 de Janeiro de 2 - hm Resolução Problema (2,5 val.) Determine uma primitiva de cada uma

Leia mais

TÓPICOS. Valores e vectores próprios. Equação característica. Matrizes semelhantes. Matriz diagonalizável. Factorização PDP -1

TÓPICOS. Valores e vectores próprios. Equação característica. Matrizes semelhantes. Matriz diagonalizável. Factorização PDP -1 Note bem: a leitura destes apontamentos não dispensa de modo algum a leitura atenta da bibliografia principal da cadeira Chama-se a atenção para a importância do trabalho pessoal a realizar pelo aluno

Leia mais

{ } Questão 1. Considere as seguintes afirmações sobre o conjunto U = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} Questão 2. Seja o conjunto = { : 0 e 2 2

{ } Questão 1. Considere as seguintes afirmações sobre o conjunto U = { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} Questão 2. Seja o conjunto = { : 0 e 2 2 NOTAÇÕES : conjunto dos números complexos. : conjunto dos números racionais. : conjunto dos números reais. : conjunto dos números inteiros. = 0,,,,.... { } { } * =,,,.... i : unidade imaginária; i =. z=x+iy,

Leia mais

Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da. 3x xy + y 2 + 2x 2 3y = 0

Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da. 3x xy + y 2 + 2x 2 3y = 0 Motivação Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da equação 3x 2 + 2 3xy + y 2 + 2x 2 3y = 0 Motivação Exercício: Identifique e faça um esboço do conjunto solução da equação 3x 2 +

Leia mais

Física Computacional 18 matrizes: inversão, valores próprios e sol. da eq. De Schrödinger

Física Computacional 18 matrizes: inversão, valores próprios e sol. da eq. De Schrödinger Física Computacional 18 matrizes: inversão, valores próprios e sol. da eq. De Schrödinger 1. Trabalhar com matrizes, e aplicá-las a um problema físico a. Inversão da matriz, eliminação de Gauss b. Determinante

Leia mais

Valores e vectores próprios

Valores e vectores próprios Valores e vectores próprios Álgebra Linear C (Engenharia Biológica) 0 de Dezembro de 006 Conteúdo Motivação e definições Propriedades 4 3 Matrizes diagonalizáveis 5 Motivação e definições Considere a matriz

Leia mais

Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização

Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização Parte 3 - Produto Interno e Diagonalização Produto Escalar: Sejam u = (u 1,..., u n ) e v = (v 1,..., v n ) dois vetores no R n. O produto escalar, ou produto interno euclidiano, entre esses vetores é

Leia mais

4 APLICAÇÕES LINEARES Núcleo e Imagem. Classificação de um Morfismo... 52

4 APLICAÇÕES LINEARES Núcleo e Imagem. Classificação de um Morfismo... 52 Tópicos de Álgebra Linear Isabel Maria Teixeira de Matos Secção de Matemática Departamento de Engenharia de Electrónica e Telecomunicações e de Computadores (DEETC-ISEL) 1 de Dezembro de 2007 Conteúdo

Leia mais

Álgebra Linear e Geometria Analítica. 7ª aula

Álgebra Linear e Geometria Analítica. 7ª aula Álgebra Linear e Geometria Analítica 7ª aula ESPAÇOS VECTORIAIS O que é preciso para ter um espaço pç vectorial? Um conjunto não vazio V Uma operação de adição definida nesse conjunto Um produto de um

Leia mais